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基于海量GPS数据的公共交通站点及路线优化研究

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基于海量GPS数据的公共交通站点及路线优化研究
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-9页
第1章 绪论第9-17页
  · 研究背景第9-10页
  · 研究现状第10-13页
  · 本文研究内容第13-15页
  · 本文组织架构第15-17页
第2章 相关理论第17-24页
  · 数据挖掘算法在交通数据分析中的应用第17页
  · 出行决策研究的相关理论第17-23页
    · 期望效用理论第18页
    · 前景理论第18-22页
    · 前景理论在交通出行领域的适用性第22-23页
  · 本章小结第23-24页
第3章 基于C-DBSCAN算法的公交站点选址第24-35页
  · C-DBSCAN聚类算法第24-28页
    · 传统DBSCAN算法第24-25页
    · C-DBSCAN聚类算法第25-28页
  · 算法验证及应用第28-34页
    · 数据集第28-30页
    · 实验及分析-公交站点推荐第30-33页
    · 参数讨论第33-34页
  · 本章小结第34-35页
第4章 基于前景理论的出租路径推荐第35-53页
  · 前景理论模型构建第35-39页
    · 参照点的确定第36-37页
    · 价值函数第37-38页
    · 决策权重函数第38-39页
    · 出租路径推荐模型第39页
  · 实验第39-52页
    · 数据处理及路网构建第40-44页
    · 司机载客特征挖掘第44-46页
    · 路径各段(载客热点、驾驶路段和路口)载客效用计算第46-48页
    · 路径各段(载客热点、驾驶路段和路口)载客概率计算第48-49页
    · 路径前景值计算第49-50页
    · 结果对比分析第50-52页
  · 本章小结第52-53页
第5章 总结与展望第53-55页
  · 总结第53页
  · 展望第53-55页
参考文献第55-61页
致谢第61-62页
发表论文第62页

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